【摘 要】
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耐压壳体是水下海洋结构物的主要构件,是水下结构物的强度、稳定性、速度等全艇性能的重要保障,因此水下耐压壳体的设计是非常重要的。本文结合CCS的标准规范,对最大下潜深度达600米的耐压壳进行初步设计和结构优化。潜艇耐压壳体的设计思路如下:(1)阐述海洋对现代发展的重要影响,从而引出潜艇的世界地位。介绍了目前世界上潜艇发展水平,以及论文中出现的大潜深、钛合金潜艇发展前景,并简要综述了BP-GA算法。(
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耐压壳体是水下海洋结构物的主要构件,是水下结构物的强度、稳定性、速度等全艇性能的重要保障,因此水下耐压壳体的设计是非常重要的。本文结合CCS的标准规范,对最大下潜深度达600米的耐压壳进行初步设计和结构优化。潜艇耐压壳体的设计思路如下:(1)阐述海洋对现代发展的重要影响,从而引出潜艇的世界地位。介绍了目前世界上潜艇发展水平,以及论文中出现的大潜深、钛合金潜艇发展前景,并简要综述了BP-GA算法。(2)对现有的潜艇数据进行分析,找到相近的潜艇作为母型。根据相关数据,利用排水量法估算主尺度。查找相关标准,确定耐压壳体的材料参数。(3)简化耐压壳体,得到环肋锥柱壳结构的几何模型。根据耐压壳体的实际情况结合环肋锥柱壳结构特点,在Ansys中建立有限元模型,分别进行了强度分析校核,稳定性分析及疲劳分析。通过强度、稳定性、疲劳的性能校核,验证设计是合理的。(4)对验证合格的壳体结构进行优化设计。通过Ansys软件的APDL建立环肋锥柱壳的有限元模型,并分析计算耐压壳的强度及稳定性。以肋骨间距、耐压壳厚度和肋骨尺寸作为离散设计变量,以结构重量、总体失稳临界压力作为优化目标,采用基于神经网络和遗传算法结合对环肋锥柱壳进行多目标优化设计。在Matlab平台上,首先用拉丁超立方体抽样,再用BP神经网络建立起样本点和目标函数之间的映射关系,构建神经网络代理模型,最后调用多目标优化函数gamultiobj来进行优化。利用BP神经网络和遗传算法相结合进行复杂模型环肋锥柱壳的多目标优化,效率较高,精度较好,可以达到较理想的优化效果。
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